组件式数据挖掘系统的研究与实现

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3.0 李佳 2024-09-23 5 4 470KB 6 页 150积分

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数据挖掘算法又在不断的更新中，很多的数

据挖掘工具不能动态的维护系统的算法，不具有

可维护性和可扩展性。所以，目前数据挖掘工具软

件总的发展趋势是努力使数据挖掘技术进一步适

合企事业单位的特点和需要，并被它们接受和使

用，使系统具有良好的可维护性和可扩展性。组件

技术可以满足后一个需求并且弥补系统的这个缺

点。本文提出的数据挖掘系统的设计方案使系统在

开发过程中在很大程度上重用相互独立的数据挖

掘组件，可实现在数据挖掘组件的基础上动态的

构造面向领域应用的数据挖掘系统。

利用数据挖掘组件构造数据挖掘系统与传统

的直接设计开发数据挖掘系统相比，有着明显的

优点:

1.通用的数据挖掘工具面向不同的领域，而

基于组件的数据挖掘可以动态的构造面向领域应

用的数据挖掘任务。

2.数据挖掘算法处在不断更新中，利用组件

的可封装性可以将封装成组件的数据挖掘算法添

加到系统中，扩展数据挖掘系统的功能。

3.分布式数据系统中有很多功能很大程度上

是重用的，利用组件的可重利用性可以节省数据

挖掘系统的开发。

2DMTBC 系统体系结构

2.1 数据挖掘模型

DMTBC 的数据挖掘模型如图 1 所示，它主要包

括三个逻辑层次：数据服务层，数据挖掘层、表示

层。

图1 DMTBC 数据挖掘模型

1.数据服务层

数据挖掘的数据源对象是多种多样的，例如

关系数据库、文本文件、电子表格，我们不仅要访

问它们，而且希望这些数据源呈现给预处理算法

和数据挖掘算法一个统一的视图。数据服务层的职

责主要是提供数据访问接口并通过定义挖掘数据

格式来生成预处理算法或者数据挖掘算法可以直

接使用的数据集。

2.数据挖掘层

数据挖掘层是数据挖掘系统模型中最重要的

一层，也往往是用户最关心的一层。系统的分析和

挖掘功能都是在这一层实现的。DMTBC 的数据挖掘

层主要包括一个功能强大的数据挖掘工具，集成

了各种数据挖掘算法，并提供灵活有效的任务模

型组织形式，可以支持各种数据挖掘任务。

3.表示层

表示层是数据挖掘系统模型中最高的一层。在

该层中主要运用了可视化技术将数据挖掘结果以

一种易于理解的方式呈现给用户。可视化技术的应

用方便了用户的操作并提高了对知识的获取能力。

2.2 系统功能特性

DMTBC 不但是分布式数据挖掘系统中的一个子

系统，而且可以单独作为一个具有自主版权的多

策略数据挖掘系统，为数据挖掘研究者提供一个

实验性的平台。系统的设计注重可扩展性、可再利

用性、对用户的友好性、跨平台性。

DMTBC 包括一个高效的数据服务器与提供灵活

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摘要：

数据挖掘算法又在不断的更新中，很多的数据挖掘工具不能动态的维护系统的算法，不具有可维护性和可扩展性。所以，目前数据挖掘工具软件总的发展趋势是努力使数据挖掘技术进一步适合企事业单位的特点和需要，并被它们接受和使用，使系统具有良好的可维护性和可扩展性。组件技术可以满足后一个需求并且弥补系统的这个缺点。本文提出的数据挖掘系统的设计方案使系统在开发过程中在很大程度上重用相互独立的数据挖掘组件，可实现在数据挖掘组件的基础上动态的构造面向领域应用的数据挖掘系统。利用数据挖掘组件构造数据挖掘系统与传统的直接设计开发数据挖掘系统相比，有着明显的优点:1.通用的数据挖掘工具面向不同的领域，而基于组件的数据挖掘可...

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